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CLI 權限:忽略檔案、可信任資料夾與沙箱
Gemini CLI 能讀取檔案與呼叫工具,因此開始使用前,要理解忽略檔案、資料夾信任與沙箱各控制什麼。本篇在獨立練習專案中建立 .geminiignore,檢查資料夾信任選項,再辨識啟動沙箱所需條件。完成後,你能說明每一層的用途,而不會把文字規則當成檔案存取的完整隔離。
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Gemini CLI 能讀取檔案與呼叫工具,因此開始使用前,要理解忽略檔案、資料夾信任與沙箱沙盒(Sandbox):讓 AI 執行工具時有明確邊界沙盒以系統層限制程式能接觸的檔案、網路和資源,常用來隔離 AI 代理執行的程式或工具。本文用整理活動報名資料的情境說明可讀範圍、輸出目錄、網路限制與驗證,區分沙盒、容器、虛擬機器和提示詞規則,也解釋為什麼放進沙盒仍不能任意提供機密或正式系統權限。讀完能看懂隔離保護的是哪一層,以及它沒有替你檢查哪些事情。閱讀全文各控制什麼。本篇在獨立練習專案中建立 .geminiignore,檢查資料夾信任選項,再辨識啟動沙箱所需條件。完成後,你能說明每一層的用途,而不會把文字規則當成檔案存取的完整隔離。
開始前:準備可安心測試的專案
建立一個不含私人資料的練習資料夾,內含 README.md、output 目錄與一個叫 private-demo.txt 的虛構檔案。最後一個檔案可以只寫「測試資料」,不要放真的密碼。先完成CLI 安裝Gemini CLI 安裝:第一次在終端機對話Gemini CLI 是在終端機使用的 AI 工具,可以讀取專案檔案、協助修改程式與執行工作流程。本篇帶你在 Windows、macOS 或 Linux 完成安裝,確認版本,建立獨立練習資料夾並完成第一次對話。它與 Gemini 網頁、手機 App 的入口不同,適合需要處理本機檔案與程式的人。閱讀全文與設定檔入門settings.json:全域、專案與環境變數settings.json 管理 Gemini CLI 的程式設定;GEMINI.md 則提供專案指示。這篇帶你辨識全域與專案設定,編輯一個最小 JSON 範例,並用實際載入結果檢查是否生效。你也會學到如何處理環境變數,避免把金鑰直接寫進可分享的設定檔。閱讀全文,並記下目前版本。
如果你從網路下載專案,不要先執行其中的腳本來「看看會發生什麼」。先檢視 GEMINI.md、.gemini 設定、MCP模型上下文協定(MCP)是什麼:連接工具與資料的共同介面MCP 是讓 AI 應用程式與外部工具、資料和提示範本交換資訊的開放協定,不是模型本身,也不保證接上就能完成任務。本文用查詢社區圖書室資料的例子,說明主機、用戶端、伺服器及工具、資源、提示的分工,並比較 MCP、A2A 與 Agent Skills。附連線驗證與權限檢查方法,幫你區分已設定、已連接、可呼叫與真正取得結果。閱讀全文、擴充與 hooks 內容,瞭解它們可能載入什麼工具或命令。資料夾信任是一個有實際後果的設定,應在理解內容後再決定。
先理解:三個不同的控制層
.geminiignore 使用忽略模式,讓支援該規則的檔案探索或引用流程略過指定內容。它適合排除產物、快取或不需要加入上下文的資料,但不應被當成作業系統的存取控制。例如你允許的 shell 命令可能仍有檔案讀取能力,因此不能只靠忽略規則保護秘密。
可信任資料夾控制專案設定與相關能力是否可載入。沙箱則涉及工具程式的執行環境,是否啟用、可用後端及限制依平臺與設定而定。還有互動核准:工具執行前詢問你是否同意某個動作。這些層次可以一起使用,卻不能互相取代;看見確認提示也不代表所有操作都在隔離環境中。
實作:忽略檔案與確認權限
- 在練習專案根目錄建立 .geminiignore,加入下面的測試模式。
- 啟動 CLI,先要求列出會處理的檔案,再使用 @ 引用目錄,觀察哪些內容被略過。
- 對照原始資料夾,確認正常檔案仍可使用,產物目錄與測試檔不會不必要地混入上下文。
- 使用 /permissions 檢視目前版本提供的選項,依介面檢查資料夾信任狀態。不要對不熟悉的路徑直接授予廣泛信任。
- 如果要測試沙箱,先檢視官方平臺支援與所需執行環境,再以 gemini --sandbox 啟動,確認啟動狀態而非只看命令有沒有輸入。
output/
private-demo.txt
*.log
gemini --sandbox
沙箱可能需要 Docker、Podman 或平臺提供的隔離能力;實際選擇依目前官方文件。若啟動失敗,先閱讀錯誤並確認後端可用,不要刪掉沙箱引數後仍宣稱測試在沙箱內完成。Windows、macOS、Linux 的程式與檔案權限也不完全相同,應分別驗證。
驗證:看動作與結果
要求 CLI 只整理 README.md 的標題,先閱讀它準備使用的工具與路徑。若它要求執行 shell,確認命令是否符合題目,是否會寫檔,以及工作目錄是否正確。你可以拒絕不必要的動作,再要求用更小的閱讀步驟完成,不必為了繼續對話而全部同意。
再給一個需要輸出新檔的練習,觀察核準流程與結果。完成後檢查哪些檔案真的新增或修改,和工具回覆逐一比對。若專案使用 Git,可檢視差異;尚未使用 Git,也可以保留原始資料夾副本。判斷依據是實際檔案,而不是「已完成」這句話。
常見問題與操作習慣
測試時讓檔案內容包含容易辨識的虛構標記token(Token)是什麼:AI 如何計算文字長度token 是語言模型處理內容的基本單位,可能是一段單字、標點或中文字的一部分,不能直接當成字數。本文用整理社團公告的情境,說明輸入、輸出與上下文如何計數,為什麼同一段中文換模型後用量可能不同,以及查看分詞器和實際用量時該注意什麼。你會學會估算任務空間、保留必要資訊,並分清楚 token 與登入用的存取權杖。閱讀全文,例如「測試資料甲」。先列出可見檔案,再要求讀取指定檔案,分別記錄兩個結果;這樣能分清楚探索被忽略與直接讀取被阻擋的差異。
「已經忽略,為什麼工具還讀得到?」先辨識是哪個工具與路徑。忽略模式通常管理上下文探索,不是對所有程式施加禁止讀取的政策。機密資料應放在適當的存取控制範圍,測試專案則一開始就不應包含它們。
「信任後為什麼多了指令或工具?」專案可能帶有自訂命令、MCP 或擴充設定。回到 .gemini 檢查來源,使用MCP 與 Extensions 教學MCP 與 Extensions:安裝、驗證與停用MCP(模型上下文協定)讓 Gemini CLI 使用外部工具與資料;Extensions(擴充套件)則把工具設定、提示詞與其他資源包成可安裝的套件。本篇教你分辨兩者,完成安裝前檢查、檢視連線狀態、執行一個小型讀取測試,再停用不需要的能力。閱讀全文逐一確認能力。如果內容不是你預期的,停用相關設定並重新測試,不要只看工具名稱判斷用途。
「怎麼讓所有操作都不用問?」入門練習不需要開啟全面自動核准。先把工作切成小步,確認常見工具動作與結果,再按實際需求設計核准政策。Headless 自動化也應有清楚的輸入範圍、失敗處理與結果檢查;詳見批次模式教學Headless 模式:批次、JSON 與腳本Headless(非互動)模式適合把 Gemini CLI 接到腳本:輸入一段文字,取得回覆與執行狀態,再由程式決定是否儲存。本篇用虛構公告示範單次摘要與小批次處理,區分 CLI 的 JSON 外層、模型產出的文字,以及真正透過驗證的工作結果。閱讀全文。
最後保留一張簡單的環境記錄:CLI 版本、作業系統、啟動資料夾、是否啟用沙箱,以及本次允許的動作。之後換電腦或更新版本時,重做同一組小測試,就能比較差異。不要將「在某臺電腦成功」推論成所有平臺都有相同的檔案隔離能力。
完成後的檢核
| 檢查項目 | 通過條件 |
|---|---|
| 操作 | 能依正文重做一次,說明每一步使用的輸入。 |
| 結果 | 能用原始資料或可重現測試核對輸出,而非只看語氣。 |
| 延伸 | 知道下一篇教學解決的問題,以及什麼時候需要它。 |
接著可以閱讀 CLI 檔案與命令CLI 檔案與命令:@、! 與路徑Gemini CLI 可以引用檔案,也能執行作業系統命令,但這兩種輸入的效果完全不同。本篇用一份虛構公告示範 @ 檔案引用、! shell 命令、路徑與工具結果核對。學完後,你能清楚知道資料有沒有被讀取、命令有沒有執行,以及下一步應檢查哪個結果。閱讀全文、settings.jsonsettings.json:全域、專案與環境變數settings.json 管理 Gemini CLI 的程式設定;GEMINI.md 則提供專案指示。這篇帶你辨識全域與專案設定,編輯一個最小 JSON 範例,並用實際載入結果檢查是否生效。你也會學到如何處理環境變數,避免把金鑰直接寫進可分享的設定檔。閱讀全文,把本篇的操作接到下一個工作流程。
返回 Gemini 教學總目錄Gemini 完整教學:電腦、手機、CLI 與 Google AI 應用這裡整理 Gemini、Google AI 與開發工具的教學。可以按分類找功能、按自己的需求走學習路線,也可以搜尋「MD」「手機」「PDF」「/memory」等關鍵字。每篇都提供步驟、可複製範例、結果核對方式與延伸閱讀,不需要從第一篇一路讀到底。閱讀全文
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